統計自然語言處理——緒論

阿新 • • 發佈：2018-12-18

2018年11月01日 09:33:10 稀飯粥9999 閱讀數：4 標籤： NLP

2018年11月01日 09:33:10 稀飯粥9999 閱讀數：4 標籤： NLP

ble text 自然語言處理 nlp pen rep 向量 att ext 20017-2018年本書作者Christopher D. Manning 在Bytedance演講時指出的NLP研究趨勢： (1) word2vec -> GloVe詞向量 (2) MT問

2018年11月01日 16:44:12 稀飯粥9999 閱讀數：2 標籤： NLP

我們知道很多詞語都有很多意思或語義，而在具體的語境中，詞語有某種特定的意思。而獨立於上下文來考慮詞語意思，語義一般都會出現語義歧義。統計自然語言處理不得不考慮如何消除歧義問題。消除歧義的任務就是確定一個多義詞在一個特定的語境中使用哪一種語義。通過考慮詞彙使用的上下文完

最近看《統計自然語言處理》，遇到不少公式，在此做一下筆記，寫下一些關鍵知識點和關鍵公式的推導過程。下面是書中第二章的主要內容。 2.1 概率論基本概念 2.1.1 概率概率的三個公理 (1) 非負性： P(A)≥0 (2) 規範性： P(

進行統計自然語言處理系統梳理，學習資料《統計自然語言處理.宗成慶》。一、自動分詞詞，詞是最小的能夠獨立運用的語言單位。自動分詞問題由來。中文（還有日語、越南語、藏語等）的文字不像西方屈折語的文字，詞與詞之間沒有空格之類的標註來顯示

前言本文分為三部分，第一部分是安裝兩個中文分詞工具包，第二部分是對中文字串進行分詞，第三部分是進一步對中文文字進行分詞。Part 1 安裝中文分詞工具背景：已經安裝了python3.6，設定好環

目的 1.瞭解什麼馬爾科夫模型的三個問題 ·狀態概率的計算（前向演算法） ·馬爾科夫譯碼過程（維特比演算法） ·馬爾科夫引數求解（EM演算法前後向演算法）隱馬爾科夫模型（HMM）這裡筆者假設大家大致瞭解馬爾科夫模型，即馬爾科夫鏈的節點狀態

在中文的自然語言處理種，句法分析是一個比較重要的部分。句法分析，英文為Parsing，指對句子種的詞語語法功能進行分析。一個完整的漢語句子，一般有主語、謂語、賓語，複雜一些的句子就會出

在中文的自然語言處理種，句法分析是一個比較重要的部分。句法分析，英文為Parsing，指對句子種的詞語語法功能進行分析。一個完整的漢語句子，一般有主語、謂語、賓語，複雜一些的句子就會出現各種各樣的依存關係，包括補語、定語、狀語、並列、同位語、數量、介賓、連

這也輸出法規 ret 規則輸入允許信號 analysis 第一章緒論 1.1基本概念 1.1.1語言學與語音學語言學（linguistics）是指對語言的科學研究。語音學（phonetics）是研究人類發音特點，特別是語音發音特點，並提出各種語音描述、

一資料的預處理本文所有的例子我都將使用中文文字進行，所以在分析前需要對中文的文字進行一個預處理的過程（暫時只用的分詞，去除停用詞的部分後面介紹） # -*- coding:utf-8 -*- from nltk import FreqDist import jieba import py

課程來源：Introduction to NLP by Chris Manning & Dan jurafsky 關於專用名詞和概念：剛接觸NLP領域，所以有些專有名詞的翻譯和專有概念可能會存在一定的偏誤，隨著學習的深入，我會隨時更新改正。一、關於句法結構的兩種看法

一、計算單詞頻率例子：生成1-gram，2-gram，4-gram的Alpino語料庫的分詞樣本 import nltk # 1 - gram from nltk.util import ngrams from nltk.corpus import alp

N-gram語言模型考慮一個語音識別系統，假設使用者說了這麼一句話：“I have a gun”，因為發音的相似，該語音識別系統發現如下幾句話都是可能的候選：1、I have a gun. 2、I have a gull. 3、I have a gub. 那麼問題來了，到底哪一個是正確答案呢？

一、itertools.chain( *[ ] ) import itertools a= itertools.chain(['a','aa','aaa']) b= itertools.chain(

一個小的嘗試。。資料來源資料集一共200條關於手機的中文評論，以XML格式儲存。分詞工具 python-jieba預處理包括去停用詞、去標點符號和數字去停用詞：使用的是他人總結的停用詞表去標點符號和數字：用正則表示式。原本打算的是中文標點符號從網上覆制，英文標點符號用st

一、基本要求使用jieba對垃圾簡訊資料集進行分詞，然後統計其中的單詞出現的個數，找到出現頻次最高的top100個詞。二、完整程式碼 # -*- coding: UTF-8 -*- fr

1. 使用re.split() 分句，re.split(delimiter, text) import jieba import re # 輸入一個段落，分成句子，可使用split函式來實現 paragraph = "生活對我們任何人來說都不容易！我們必須努力，最重要的是

2，如果僅僅使用文法規則就想覆蓋哪怕是20%真是的語句，文法規則的數量至少也要幾萬條，而且還要說明各個規則特定的使用環境，也就說你能考好資料結構期末試卷，但是換成考研的試卷你就考不好了，換成軟體工程裡的資料結構你照樣考不好，也就是說呢，你永遠也窮舉不完的。